项目背景
Local AI Knowledge Workspace 是一个面向个人学习和资料整理的知识库问答系统。项目时间为 2026.09–2026.10，属于个人项目，由我完成全栈开发。
文档处理与检索
支持 PDF、DOCX、Markdown、TXT 四类文档，使用 PyMuPDF、python-docx 等工具提取内容。切片时保留来源位置，便于回答后定位原文。
通过 Embedding 生成向量，使用 NumPy 余弦相似度召回相关片段，再组织检索上下文供模型生成回答。
模型与问答交互
接入 Ollama 本地模型及兼容 API，可分别配置回答模型和向量模型。实现 SSE 流式输出、停止回答、重新生成和来源定位；文档删除后仍保留历史引用快照，便于回看问答依据。
全栈实现与用户隔离
前端采用 React、TypeScript、Vite；后端采用 FastAPI、SQLAlchemy、Alembic。单机版使用 SQLite，多用户版使用 PostgreSQL，并实现账号认证、用户资料隔离及 API Key 加密存储。
工程与验证
使用 Docker Compose 组织服务，由独立 worker 处理任务，支持失败重试、持久化、备份和恢复。通过 Pytest 和 Playwright 验证接口及浏览器流程，完成多用户版本的本地开发与验证。